Dalgacık analizi kullanarak transformatörlerde dahili arıza tespiti
Internal fault detection in transformers using wavelet analysis
- Tez No: 882586
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATABAK NAJAFI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Arıza tespiti, dahili arıza, trafo, dalgacık analizi, dalgacık paket dönüşümü, wavelet, matlab, diferansiyel koruma, ani akım, Fault detection, internal fault, transformer, wavelet analysis, wavelet packet transform, wavelet, Matlab, differential protection, transient current
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Bu çalışma, trafonun içsel arızalarının tespiti üzerine odaklanarak önemli bir adım atmaktadır. İlk olarak, trafonun normal çalışma durumuyla faz-toprak ve faz-faz arası kısa devre arızaları incelenmiştir, bu da trafonun tipik işleyişini anlamak için kritik bir adımdır. Daha sonra, çıkıştan alınan akım değerleri Ayrık Dalgacık Dönüşümü kullanılarak Matlab Wavelet Toolbox aracılığıyla analiz edilmiş ve arızaların tespiti gerçekleştirilmiştir. Bu yöntem, yüksek hassasiyetle arızaların belirlenmesine olanak tanırken, aynı zamanda verimli bir analiz süreci sunmaktadır. Sonuç olarak, elde edilen dalgacık dönüşümü değerleri yapay zekâ modellerine entegre edilerek arıza tespit süreci iyileştirilmiştir. Bu adım, analiz sürecinin otomatikleştirilmesini ve arızaların daha hızlı ve doğru bir şekilde belirlenmesini sağlamaktadır. Bu çalışma, trafonun dahili arızalarının erken tespiti ve önlenmesi için önemli bir adım olarak değerlendirilebilir. Yapılan analizler ve kullanılan yöntemler, enerji sistemlerinin güvenilirliğini artırarak daha güvenli bir enerji altyapısına katkı sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
This study represents a significant step towards the detection of internal faults in transformers. Initially, the normal operating conditions of the transformer, as well as phase-to-ground and phase-to-phase short circuit faults, were examined, which is a critical step in understanding the typical operation of the transformer. Subsequently, the current values obtained from the output were analyzed using Discrete Wavelet Transform through Matlab Wavelet Toolbox to detect faults. This method enables the detection of faults with high precision while also providing an efficient analysis process. As a result, the obtained wavelet transformation values were integrated into artificial intelligence models to enhance the fault detection process. This step automates the analysis process and enables faster and more accurate fault detection. This study can be considered as an important step towards the early detection and prevention of internal faults in transformers. The analyses conducted and the methods used can contribute to enhancing the reliability of energy systems, thereby contributing to a safer energy infrastructure.
Benzer Tezler
- Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system
Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü
HUSAM Y. I ALZAQ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Dalgacık teorisi kullanarak güç kalitesi ve geçici durumların analizi
Analysis of power quality and temporary status using theory of wavelet
ÖZGÜR TOMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EnerjiGiresun ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ONUR ÖZDAL MENGİ
- Detection and identification of DC corona discharges by using advanced techniques
DC korona boşalmalarının gelişmiş teknikler ile algılanması ve tanımlanması
HALİL İBRAHİM ÜÇKOL
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT İLHAN
- Güç sistemlerinde ferrorezonans olayının spektral ve dalgacık analizi yöntemleriyle belirlenmesi
Determination of ferroresonance phenomenon with spectral and wavelet analysis methods in power systems
TAHİR ÇETİN AKINCI
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ŞEKER
YRD. DOÇ. DR. NAZMİ EKREN
- Multi resolution wavelet analysis for ferroresonance phenomenon on power systems and its nonlinear dynamics
Güç sistemlerinde ferrorezonans olayının çok çözünürlüklü dalgacık analizi ile incelenmesi ve doğrusal olmayan dinamiklerinin çıkartılması
SEZEN YILDIRIM ÜNNÜ
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER